过拟合问题解决方案 🧠
过拟合是机器学习中常见的问题，以下是几种常见解决方法：
1. 数据增强 🔄
通过增加训练数据的多样性来提升模型泛化能力，例如：
- 图像分类中可旋转、翻转、裁剪图片
- 文本任务中可使用同义词替换或回译
2. 正则化技术 🛡️
在模型训练中添加约束条件：
- L2正则化（权重衰减）：使用
λ * ||W||²防止参数过大 - Dropout：随机丢弃神经网络中的神经元（如
Dropout(0.5)）
3. 交叉验证 📏
采用更稳健的模型评估方式：
- K折交叉验证（K=5/10）
- Stratified K折保留类别分布
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4. 早停法 ⏸️
监控验证集表现并提前终止训练：
- 当验证损失不再下降时停止
- 可配合模型保存机制使用
5. 减少模型复杂度 ⚙️
简化模型结构：
- 减少神经网络层数或节点数
- 使用更简单的算法（如决策树深度限制）
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提示：过拟合诊断可通过学习曲线观察，若训练误差持续下降而验证误差上升，则需采取措施 📉
学习曲线